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  • 简介:摘要:本文针对危险化学品事故发展演化中的动态和不确定问题,以危险化学品事故演化的关键场景及其对应的孕灾环境、应急行为和应急目标为基础,采用动态贝叶斯网络(Bayesian Bayes Network)技术,建立危险化学品事故情境推理网络,并融合复杂网络知识,对孕灾环境、应急活动事故影响因子节点的灵敏度和重要性进行评估。情景推演网络中的场景节点概率与实际事件情境相吻合,可以推演危险化学品事故在不同孕灾环境及应急救援条件下的演化路径,并获得火灾物质、灭火力量、火场环境、建筑密度等关键因子,为突发事件的应急处置提供科学依据。

  • 标签: 危化品事故 情景推演 动态贝叶斯网络 复杂网络 敏感性分析